学习支持向量机的权威资料，大家可以下载阅读，比较全面。

邓乃扬-支持向量机：理论、算法与拓展，科学出版社

支持向量机数据挖掘中的新方法，其成功的解决了回归问题和模式识别问题。

支持向量机 理论 算法与拓展-邓乃扬，田英杰著，清晰扫描版

邓乃扬老师的作品，内容相当详尽。包括最优化基础理论、线性支持向量分类机、线性支持向量回归机、核函数理论、核函数的选取、各种算法等。值得推荐。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。 《数据挖掘中的新方法：支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

这本书是中科院的邓乃扬、田英杰老师所写，想要深入学习SVM相关理论和算法的同学可以看看这本书，我个人这本书非常好。